摘要:电影里面的机器人离我们到底有多远?
电影里面的机器人离我们到底有多远?科幻电影是未来的现实
1968 年,库布里克的《2001 漫游太空》横空出世,开启了现代科幻电影的纪元。机器人,则是科幻电影中不可或缺的主题。
我们既能在《环太平洋》中,看到人类驾驭着巨大的人形机器与海底怪兽搏斗;也能在《机器管家》中看到机器人的自我认知,想要移情于人。我们在《终结者》中看到机器人对造物主的无情反噬,也在《我,机器人》中看到人类的未雨绸缪 —— 对机器人三定律的解读。
电影《我,机器人》
那么,从可爱如《机器人瓦力》中的 WALL·E 到能守护整个地球的变形金刚擎天柱,当我们谈论机器人的时候,我们究竟在谈论什么?
机器人,包括一切模拟人类行为或思想,以及模拟其他生物的机械(如机器猫、机器狗等)。狭义上对机器人的定义和分类尚有许多争议,本文我们仅谈论可以接受人类指挥,根据预定程序或人工智能技术执行行动的智能机器人。
▎智能机器人发展程度怎么样了?
2018 年,芯片业的摩尔定律早已失效,无人机、无人车的发展也如火如荼,在软件算法方面,被誉为人类智慧皇冠上的明珠 —— 围棋,也已经被 AlphaGo 战胜。可是研究了几十年的智能机器人,似乎还显得蠢蠢的?
我们需要从智能机器人的发展谈起:
90 年代,Honda 发布了一系列人形机器人,这些机器人还称不上「智能」,但是却解决了自动化的问题 —— 让机器人能够直立行走;
2001 年,美国麻省理工学院研发了世界上第一个有模拟感情的机器人,这意味着研发开始走向智慧领域;
近 5 年,人工智能(Artificial Intelligence)有了长足发展,使得机器能够胜任更多通常需要人类智慧才能完成的复杂工作;
在 2018 年,波士顿动力公司研发的系列机器人,在运动能力上惊艳世人 —— 不仅能够完成常规的走路、奔跑、跳跃,甚至能够完成后空翻这种超高难度动作。
至此,智能机器人的研发,完成了硬件和软件两方面的积淀。尽管在理论上,要做出外观、行为和思想上都非常接近真人的机器人尚有很大难度,但在未来并不是不可能的事。
▎智能机器人的研发难点
科技的发展,最终还是服务于人。有别于巨大的工业机器人,个人智能机器人显然更能走进人类生活,像智能手机一样与人类交互、服务于人类。
从机器人的发展历程上我们能看到,研发的难点主要还是在这两个大类 —— 硬件和软件。
一、硬件
1. 人形外观
几乎所有的科幻电影中,机器人的形象都殊途同归 —— 人类外观。
但是在生物进化学上,人体结构并不是个理想的运动形态。在目前机器人行业中,运动能力强的,体积都很大,不方便个人携带;而体积小的,功能单一,难以实现多场景应用。
这方面还将会涉及机械设计和材料学,本文限于篇幅,不冗述。
HONDA - ASIMO
2. 控制和驱动系统
如果智能机器人不具备自主运动的能力,那和电脑有什么区别?然而一个完备的控制系统 + 驱动系统的复杂程度,却大大超乎了我们的想象。
不信?你看 —— 完成一项「行走」动作,在驱动方式上首先要抬起左脚,与此同时右手往前、左手向后进行摆臂动作。右脚跟离地并向上,辅以右脚趾发力、右膝弯曲,共同完成右脚蹬地运动。接着,左脚着地,双手反方向摆臂复原。重心前移,右腿伸直复原。在整个过程中,基座的重心位置都是在变化的,如何维持平衡?
何况,行走的路面有平坦的,也有弯曲的,甚至还有崎岖的山路。
而这仅仅是足部的运动。若再加上机械臂和机械手的控制,那就更难了。要知道,拿起一块石头和拿起一枚鸡蛋是完全不同的环境。
在这方面,除了需要结构光测距、陀螺仪、加速度等各类传感器,还需要高精度伺服舵机等硬件来完成最终动作。
二、软件算法
这是大众最能直接感受到机器人的「智能」的地方了,但也是为什么大众会觉得智能机器人的发展不尽如人意的地方 —— 对于科学计算,20 元的计算器已经能完成得很好,而物体识别,AR 测距仅仅在最近才普及到普通用户的设备上。
所以,与其问机器人什么时候能帮我洗衣做饭,不如问 机器人如何获得能够有效泛化到各种现实世界物体和环境的技能?
答案是 深度学习 和 强化学习。
深度学习适合处理非结构化的现实世界场景;
而强化学习可以实现更长期的推理,并展现出更复杂、更强大的顺序决策能力。
此外,这些研究还需要基于大数据的基础上,才能完成学习策略的实现。
其实,机器人与现实世界交互的难点在于 —— 现实世界的物体具有各种不同的视觉和物理属性,接触面的细微差别都会使物体的运动难以预测。因此,设计出一种能够观察周围环境和确定最佳行动方案,同时对意外结果做出反应的机器人,大致上就是人们预期的「智能机器人」。
正如人类拥有自己的社交网,机器人也需要构建自身的「内容生态」—— 它能够接入大部分日常生活所需的服务内容商,使用户能够通过机器人获得便利的服务。比方说通过查询天气和日程,帮助人们制定旅行计划;或者接入教育类网站,帮助孩子学习等等。
「智能 + 内容生态」才能让机器人融入我们的生活中。
电影《机器管家》
▎个人智能机器人将会走向何方?
对于机器人这项大类,我们还是需要分清不同机器人的区别。
其实很多人并不太了解机器人的定义和分类,加之科幻电影在几十年前就为我们描绘过一个美好的未来图景,而对机器人的技术发展期望过高。要知道,所有科幻作品中对于现实的启示,都需要通过技术来一步一步实现。
由于汽车工业和电子电器行业的高速成长,工业机器人、科研机器人等应用领域类型的机器人发展势头良好。但是大众更熟悉的还是个人智能机器人。
尽管我们暂时不能赋予机器人以「人类智慧」的能力。但是得益于工业机器人的广泛运用,各方面控制驱动技术、甚至包括图像视觉等技术的成熟,个人智能机器人从「站不稳」到能够「后空翻」,从只会算数,到能进行语义识别、理解人类语言并且与人类进行简单的交互,这些足以让我们对未来有着更现实的憧憬。
某种程度上,我们几乎可以说,个人智能机器人将会是人类在智能手机、智能穿戴设备后下一阶段的智能产品 —— 它非常便携,能够陪伴在我们身边;它也非常全能,能够理解我们的需求,帮我们处理生活中的各项事务;它还非常聪明,在互动的过程中帮助我们看到更大的世界。它会是我们的全能小管家,也会是我们的良师益友。
1968 年,库布里克的《2001 漫游太空》横空出世,开启了现代科幻电影的纪元。机器人,则是科幻电影中不可或缺的主题。
我们既能在《环太平洋》中,看到人类驾驭着巨大的人形机器与海底怪兽搏斗;也能在《机器管家》中看到机器人的自我认知,想要移情于人。我们在《终结者》中看到机器人对造物主的无情反噬,也在《我,机器人》中看到人类的未雨绸缪 —— 对机器人三定律的解读。
电影《我,机器人》
那么,从可爱如《机器人瓦力》中的 WALL·E 到能守护整个地球的变形金刚擎天柱,当我们谈论机器人的时候,我们究竟在谈论什么?
机器人,包括一切模拟人类行为或思想,以及模拟其他生物的机械(如机器猫、机器狗等)。狭义上对机器人的定义和分类尚有许多争议,本文我们仅谈论可以接受人类指挥,根据预定程序或人工智能技术执行行动的智能机器人。
▎智能机器人发展程度怎么样了?
2018 年,芯片业的摩尔定律早已失效,无人机、无人车的发展也如火如荼,在软件算法方面,被誉为人类智慧皇冠上的明珠 —— 围棋,也已经被 AlphaGo 战胜。可是研究了几十年的智能机器人,似乎还显得蠢蠢的?
我们需要从智能机器人的发展谈起:
90 年代,Honda 发布了一系列人形机器人,这些机器人还称不上「智能」,但是却解决了自动化的问题 —— 让机器人能够直立行走;
2001 年,美国麻省理工学院研发了世界上第一个有模拟感情的机器人,这意味着研发开始走向智慧领域;
近 5 年,人工智能(Artificial Intelligence)有了长足发展,使得机器能够胜任更多通常需要人类智慧才能完成的复杂工作;
在 2018 年,波士顿动力公司研发的系列机器人,在运动能力上惊艳世人 —— 不仅能够完成常规的走路、奔跑、跳跃,甚至能够完成后空翻这种超高难度动作。
至此,智能机器人的研发,完成了硬件和软件两方面的积淀。尽管在理论上,要做出外观、行为和思想上都非常接近真人的机器人尚有很大难度,但在未来并不是不可能的事。
▎智能机器人的研发难点
科技的发展,最终还是服务于人。有别于巨大的工业机器人,个人智能机器人显然更能走进人类生活,像智能手机一样与人类交互、服务于人类。
从机器人的发展历程上我们能看到,研发的难点主要还是在这两个大类 —— 硬件和软件。
一、硬件
1. 人形外观
几乎所有的科幻电影中,机器人的形象都殊途同归 —— 人类外观。
但是在生物进化学上,人体结构并不是个理想的运动形态。在目前机器人行业中,运动能力强的,体积都很大,不方便个人携带;而体积小的,功能单一,难以实现多场景应用。
这方面还将会涉及机械设计和材料学,本文限于篇幅,不冗述。
HONDA - ASIMO
2. 控制和驱动系统
如果智能机器人不具备自主运动的能力,那和电脑有什么区别?然而一个完备的控制系统 + 驱动系统的复杂程度,却大大超乎了我们的想象。
不信?你看 —— 完成一项「行走」动作,在驱动方式上首先要抬起左脚,与此同时右手往前、左手向后进行摆臂动作。右脚跟离地并向上,辅以右脚趾发力、右膝弯曲,共同完成右脚蹬地运动。接着,左脚着地,双手反方向摆臂复原。重心前移,右腿伸直复原。在整个过程中,基座的重心位置都是在变化的,如何维持平衡?
何况,行走的路面有平坦的,也有弯曲的,甚至还有崎岖的山路。
而这仅仅是足部的运动。若再加上机械臂和机械手的控制,那就更难了。要知道,拿起一块石头和拿起一枚鸡蛋是完全不同的环境。
在这方面,除了需要结构光测距、陀螺仪、加速度等各类传感器,还需要高精度伺服舵机等硬件来完成最终动作。
二、软件算法
这是大众最能直接感受到机器人的「智能」的地方了,但也是为什么大众会觉得智能机器人的发展不尽如人意的地方 —— 对于科学计算,20 元的计算器已经能完成得很好,而物体识别,AR 测距仅仅在最近才普及到普通用户的设备上。
所以,与其问机器人什么时候能帮我洗衣做饭,不如问 机器人如何获得能够有效泛化到各种现实世界物体和环境的技能?
答案是 深度学习 和 强化学习。
深度学习适合处理非结构化的现实世界场景;
而强化学习可以实现更长期的推理,并展现出更复杂、更强大的顺序决策能力。
此外,这些研究还需要基于大数据的基础上,才能完成学习策略的实现。
其实,机器人与现实世界交互的难点在于 —— 现实世界的物体具有各种不同的视觉和物理属性,接触面的细微差别都会使物体的运动难以预测。因此,设计出一种能够观察周围环境和确定最佳行动方案,同时对意外结果做出反应的机器人,大致上就是人们预期的「智能机器人」。
正如人类拥有自己的社交网,机器人也需要构建自身的「内容生态」—— 它能够接入大部分日常生活所需的服务内容商,使用户能够通过机器人获得便利的服务。比方说通过查询天气和日程,帮助人们制定旅行计划;或者接入教育类网站,帮助孩子学习等等。
「智能 + 内容生态」才能让机器人融入我们的生活中。
电影《机器管家》
▎个人智能机器人将会走向何方?
对于机器人这项大类,我们还是需要分清不同机器人的区别。
其实很多人并不太了解机器人的定义和分类,加之科幻电影在几十年前就为我们描绘过一个美好的未来图景,而对机器人的技术发展期望过高。要知道,所有科幻作品中对于现实的启示,都需要通过技术来一步一步实现。
由于汽车工业和电子电器行业的高速成长,工业机器人、科研机器人等应用领域类型的机器人发展势头良好。但是大众更熟悉的还是个人智能机器人。
尽管我们暂时不能赋予机器人以「人类智慧」的能力。但是得益于工业机器人的广泛运用,各方面控制驱动技术、甚至包括图像视觉等技术的成熟,个人智能机器人从「站不稳」到能够「后空翻」,从只会算数,到能进行语义识别、理解人类语言并且与人类进行简单的交互,这些足以让我们对未来有着更现实的憧憬。
某种程度上,我们几乎可以说,个人智能机器人将会是人类在智能手机、智能穿戴设备后下一阶段的智能产品 —— 它非常便携,能够陪伴在我们身边;它也非常全能,能够理解我们的需求,帮我们处理生活中的各项事务;它还非常聪明,在互动的过程中帮助我们看到更大的世界。它会是我们的全能小管家,也会是我们的良师益友。
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